首先我们对数据进行抽样，目前招聘网站比较多，选取其中一个网站（前程无忧），并只是分析一个城市（广州）进行分析，通过scrapy爬虫的框架对招聘的职位进行数据抓取，并导出csv文件。

1. 分析招聘网站的页面数据结构

1.1 职位列表分析

通过网站输入数据分析职位并选择广州地区，跳转到一个职位列表，该列表只有5列数据显示并且是通过分页显示，5列数据不能满足后面分析维度的需要

image.png

1.2 职位详情分析

职位详情的信息比较多，包括了对应聘者的学历，工作经验，能力要求，招聘公司的类型，人数，招聘人数，薪资要求等多个维度的数据。

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1.3 数据获取的思路

(1)获取职位招聘信息的列表的查看详情的url地址。
(2) 通过url地址访问详情页面，获取详情页面的信息。

2 爬虫程序的代码实现

2.1 项目创建

在cmd控制台执行“scrapy startproject job_spider” 生成如下图的结构的代码文件，其中itemload.py,main.py文件，data目录是后面添加的，后面会讲到这几个文件，在eclipse新建一个python的项目，把相应的文件拷贝进来。

image.png

新建main.py文件，是为了能够在eclipse里面调试项目，并且在文件里面添加下面的代码，该代码就是整个爬虫项目的入口，运行项目并把结构导出到csv文件，其中%(name)s 表示爬虫的名称的占位符，%(time)s表示导出文件的时间

if __name__ == '__main__':
    cmdline.execute(argv=['scrapy','crawl','51job','-o','data/export_%(name)s_%(time)s.csv'])

2.2 招聘列表的数据读取实现

 1 class JobSpider(scrapy.Spider):
 2    name = "51job"
 3    start_urls = [
 4        "https://search.51job.com/list/030200,000000,0000,00,9,99,%25E6%2595%25B0%25E6%258D%25AE%25E5%2588%2586%25E6%259E%2590,2,1.html?lang=c&stype=&postchannel=0000&workyear=99&cotype=99&degreefrom=99&jobterm=99&companysize=99&providesalary=99&lonlat=0%2C0&radius=-1&ord_field=0&confirmdate=9&fromType=&dibiaoid=0&address=&line=&specialarea=00&from=&welfare="
 5    ]
 6    def parse(self, response):
 7        list=response.xpath('//*[@id="resultList"]/div')
 8        for info in list:
 9            name=info.xpath('p/span/a/text()').extract_first()
10            url=info.xpath('p/span/a/@href').extract_first()
11            if not  name is None:
12                yield scrapy.Request(url,callback=self.parse_detail)
13
14        next_url=response.css('#resultList > div.dw_page > div > div > div > ul > li:last-child>a::attr(href)').extract_first();
15        if next_url:
16            yield scrapy.Request(next_url,callback=self.parse)

第3行：数据分析，广州地区的职位列表的url，这个地址作为爬虫的开始地址
第6行：该方法是爬虫框架解析完成页面后，进行调用的解析方法
第7行：获取职位信息的列表区域的对象
第10行：循环职位列表的数据，获取对应的详情地址的url
第12行：调用详情地址的解析方法
第14行：获取职位列表的下一页的链接元素
第16行：继续解析职位列表的下一页的数据

2.3 招聘列表的详情页面读取实现

 1def parse_detail(self, response):
 2        job_title=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/h1/text()').extract_first()
 3        work_info=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/p[2]/text()').extract()
 4        salary=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[2]/div/div[1]/strong/text()').extract_first()
 5        company_name=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[1]/a/p/text()').extract_first()
 6        company_type=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]/p[1]/text()').extract_first()
 7        company_num=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]/p[2]/text()').extract_first()
 8        business=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[4]/div[1]/div[2]/p[3]/text()').extract_first()
 9        job_desc=response.xpath('/html/body/div[3]/div[2]/div[3]/div[1]/div//text()').extract()
10        l=JobItemLoad(JobItem())
11        if len(work_info)>=5:
12            l.add_value('work_place', work_info[0])
13            l.add_value('work_experience', work_info[1])
14            l.add_value('education', work_info[2])
15            l.add_value('headcount', work_info[3])
16            l.add_value('publish_date', work_info[4])
17        elif len(work_info)==4:
18            l.add_value('work_place', work_info[0])
19            l.add_value('work_experience', work_info[1])
20            l.add_value('headcount', work_info[2])
21            l.add_value('publish_date', work_info[3])
22        l.add_value('job_title', job_title)
23        l.add_value('salary', salary)
24        l.add_value('company_name', company_name)
25        l.add_value('company_type', company_type)
26        l.add_value('company_num', company_num)
27        l.add_value('business', business)
28        l.add_value('job_desc', "".join(job_desc))
29        l.add_value("url", response.url)
30        yield l.load_item()

第2-9行：获取页面解析的数据
第10行：生成ItemLoader对象
第11-29行：进行数据赋值
第30行：返回详情的数据

2.4 爬取的数据处理

文件items.py是对爬取的数据进行处理的文件，由于爬取下列的文件有一些特殊的字符，还有换行，空格等问题，通过这个文件对数据进行一些处理

1def normalize_space(value):
2    move = dict.fromkeys((ord(c) for c in u"\xa0\n\t\r"))
3    output = value.translate(move)
4    return output
5class JobItem(scrapy.Item):
6    job_title = scrapy.Field(input_processor=MapCompose(normalize_space))#职位名称
7    work_place=scrapy.Field(input_processor=MapCompose(normalize_space))#工作地点

第2行：定义要移除的字符
第6行：定义该字段的处理的方法，用MapCompost可以定义多个处理方法

3 踩过的坑

3.1 导出文件乱码

需要在settings.py文件添加如下配置

FEED_EXPORT_ENCODING = "gb18030"

3.2 字段处理没有生效

需要在itemload.py文件添加如下代码

default_output_processor = TakeFirst()

关注公众号，回复“51job”获取项目代码

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